Chương 3 MÔ HÌNH, PHƯƠNG PHÁP VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.5 Kết quả mô hình và thảo luận
3.5.3 Kết quả dự đoán sự ủng hộ thuế của cá nhân
Áp dụng vào mô hình trong bài luận văn với dữ liệu thu thập được trong quá trình khảo sát từ 352 đối tượng.
Từ kết quả chạy mô hình ordered logit, ta có giá trị các ngưỡng như sau : à1 = -3.616749
à2 = -0.5996615 à3 = 2.197353 à4 = 3.876099
Nếu Si ≤ -3.616749 thì Yi = 1
Nếu -3.616749 ≤ Si ≤ -0.5996615 thì Yi = 2 Nếu -0.5996615 ≤ Si ≤ 2.197353 thì Yi = 3 Nếu 2.197353 ≤ Si ≤ 3.876099 thì Yi = 4 Nếu Si ≥ 3.876099 thì Yi = 5
Như đã nêu trong phần phương pháp nghiên cứu mức độ ủng hộ thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu của mỗi cá nhân, ta có hai cách để dự đoán mức độ ủng hộ. Dựa vào kết quả cụ thể của điểm ngưỡng trong mô hình, ta có thể dự đoán mức độ ủng hộ như sau :
Dự đoán mức độ ủng hộ của cá nhân theo chỉ số Zi
Trong trường hợp ta dùng chỉ số Zi để dự đoán Si khi cho rằng ei rất nhỏ dẫn đến Zi = Si (ta có thể tính được Zi thông qua công thức Zi = Σ βkXki ).
Sau đây là một số kết quả ngẫu nhiên tính được từ dữ liệu và phân tích kết quả khi so sỏnh giữa Si , à và lựa chọn thực tế ( Yi) như sau. Kết quả được dựa trờn dữ liệu của 16 đối tượng được chọn ngẫu nhiên do số lượng đối tượng khảo sát thực tế nhiều nên không thể hiện được toàn bộ trên bảng kết quả.
Bảng 3.12 : Kết quả dự đoán mức độ ủng hộ của cá nhân đối với thuế lên xăng dầu theo chỉ số Zi của 16 đối tượng quan sát được lựa chọn ngẫu nhiên
STT Zi
( tính toán)
Si
(dự đoán)
Lựa chọn dự đoán
Lựa chọn thực tế
Kết quả So sánh 1 -7.20000330 -7.20000330 1 1 Đúng
2 -3.8988383 -3.8988383 1 1 Đúng
3 -0.8236295 -0.8236295 2 1 Sai
4 -2.9263438 -2.9263438 2 2 Đúng
5 -1.3601583 -1.3601583 2 2 Đúng
6 -4.306674 -4.306674 1 2 Sai
7 2.0278081 2.0278081 3 3 Đúng
8 1.9324429 1.9324429 3 3 Đúng
9 2.2120675 2.2120675 4 3 Sai
10 0.5576558 0.5576558 3 3 Đúng
11 7.0975478 7.0975478 5 4 Sai
12 4.2326495 4.2326495 5 4 Sai
13 2.965853 2.965853 4 4 Đúng
14 14.2299586 14.2299586 5 5 Đúng
15 3.6140372 3.6140372 4 5 Sai
16 4.4246105 4.4246105 5 5 Đúng
Nguồn : Kết quả tính toán từ dữ liệu thực tế được khảo sát
Căn cứ kết quả bảng 3.12, ta thấy việc dự đoán Si từ Zi có thể cho ra kết quả Yi
chính xác cũng như có một số kết quả bị sai lệch. Cách này được dùng để dự đoán nhanh và có thể dẫn đến các sai sót. Thường thì ta chỉ kết luận một cách chắc chắn giá trị Yi thụng qua việc dự đoỏn Si từ Zi và so sỏnh Si với à khi Zi mang giỏ trị ‘’lý tưởng’’. Xột trường hợp số 1 và số 14 ta thấy Zi đạt giỏ trị ‘’lý tưởng’’ khi nú cỏch à
một khoảng cỏch khỏ an toàn ( à1 = -3.616749 và à4 = 3.876099). Vỡ vậy dự độ lệch tạo ra bởi ei cú lớn nhưng vẫn đủ để giỏ trị Si được dự đoỏn từ Zi nằm trong ngưỡng à cho trước, giúp dự đoán hiệu quả cho giá trị Yi .
Dự đoán mức độ ủng hộ của cá nhân theo xác suất xảy ra của từng lựa chọn Ngoài cách dự đoán mức độ ủng hộ của cá nhân dựa vào chỉ số Zi, căn cứ vào xác suất tính được khả năng đối tượng được khảo sát sẽ chọn lựa chọn nào trong 5 lựa chọn Yi, ta có dự đoán về mức ủng hộ thuế đối với xăng dầu của đối tượng đó.
Với kết quả hệ số β của mỗi biến được lấy tử kết quả mô hình và giá trị Xi thu thập được qua quá trình khảo sát, ta có thể dễ dàng tính được giá trị của P (Yi = 1, 2, 3, 4, 5) theo công thức đã trình bày ở phần 3.4
Ngoài ra, phần mềm Stata cũng có thể tính được xác suất xảy ra của các lựa chọn dựa vào lệnh predict.
Bảng 3.13 : Kết quả dự đoán mức độ ủng hộ của cá nhân đối với thuế lên xăng dầu theo xác suất xảy ra các lựa chọn của 16 đối tượng quan sát ngẫu nhiên trong dữ liệu
STT Zi P1 P2 P3 P4 P5
Yi
thực tế 1 -7.2000 97.297% 2.568% 0.128% 0.007% 0.002% 1 2 -3.8988 57.006% 39.434% 3.335% 0.183% 0.042% 1 3 -0.8236 5.770% 49.806% 39.775% 3.747% 0.902% 1 4 -2.9263 33.394% 57.712% 8.302% 0.481% 0.111% 2 5 -1.3601 9.478% 58.668% 29.082% 2.243% 0.529% 2 6 -4.306 66.595% 31.009% 2.247% 0.122% 0.028% 2 7 2.0278 0.352% 6.387% 47.489% 32.164% 13.607% 3 8 1.9324 0.388% 6.976% 49.220% 30.891% 12.525% 3 9 2.2120 0.293% 5.376% 43.963% 34.446% 15.922% 3 10 0.5576 1.515% 22.400% 59.834% 12.756% 3.494% 3 11 7.0975 0.002% 0.043% 0.694% 3.098% 96.163% 4 12 4.2326 0.039% 0.752% 10.764% 29.625% 58.821% 4 13 2.965 0.138% 2.612% 28.930% 39.625% 28.695% 4 14 14.2299 0.000% 0.000% 0.001% 0.003% 99.997% 5 15 3.6140 0.072% 1.385% 18.061% 36.996% 43.486% 5 16 4.4246 0.032% 0.621% 9.080% 26.888% 63.379% 5
Nguồn: Kết quả tính toán từ dữ liệu thực tế được khảo sát
Bảng 3.13 hiển thị kết quả xác suất có thể xảy ra của từng lựa chọn mức độ ủng hộ thuế bảo vệ môi trường xăng dầu ( phần đánh dấu in đậm là xác suất dự đoán cao nhất ứng với khả năng cao nhất lựa chọn được chọn) của 16 đối tượng khảo sát được chọn ngẫu nhiên từ dữ liệu.
Với cách tính xác suất lựa chọn mức độ ủng hộ như bảng kết quả, ta thấy tính chính xác được gia tăng so với việc dự đoán mức lựa chọn dựa vào cách so sánh giá trị Si ( suy ra từ Zi) và à. Tất nhiờn việc dự đoỏn giỏ trị Yi thụng qua việc tớnh xỏc suất cụ thể xảy ra cho cả 5 trường hợp của giá trị Yi vẫn có thể bị sai trong một vài trường hợp.
Đối với hai cách dự đoán mức độ ủng hộ đã trình bày ở phần trên, quy trình thực hiện là so sánh các giá trị tính toán được để dự đoán giá trị Yi , sau đó đối chiếu giá trị Yi thực tế thu thập từ dữ liệu đã có để xác định trường hợp nào dự đoán đúng, trường hợp nào dự đoán sai. Mục đích của cả hai cách làm này nhằm dự đoán một đối tượng bất kì thông qua việc thu thập đủ 04 nhóm yếu tố tác động đến quan điểm của đối tượng đó đến thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu ( bằng việc trả lời đầy đủ thông tin từ câu thứ 2 cho đến câu 9 trong bảng khảo sát).